图像分类神经网络的问题
现在最好的几个图像分类深度学习网络是什么，最好是多列几个，想知道先后顺序
答题不易，希望采纳💕
以下是目前被广泛使用且在多个图像分类竞赛上获胜的深度学习神经网络：
AlexNet: 首次在ImageNet比赛中引入了卷积神经网络（CNN）并取得了冠军。使用了深度卷积神经网路，并使用ReLU激活函数。
VGGNet: 提出了使用更小的卷积核和更深的层数来提高模型性能的思想。VGG模型结构简单、易于训练，同时在多个视觉任务上表现良好。
InceptionNet (GoogLeNet): 提出了Inception模块，通过串联不同大小的卷积核来减少计算量并增加分支。此外，还引入了全局平均池化层来减少参数数量。
ResNet: 通过残差连接实现更深的卷积神经网络。残差连接解决了深度网络训练过程中的梯度消失问题，使得可以训练非常深的神经网络。
DenseNet: 在ResNet的基础上进一步提出了密集连接，使得每个层都与前面的所有层相连。这种结构使得网络在特征重用和梯度流方面更加有效。
需要注意的是，尽管这些经典深度学习网络在各种图像分类任务上表现出色，但最佳的图像分类方法通常是因应具体问题而异。
- 这篇文章讲的很详细，请看：神经网络解决分类问题
- 除此之外, 这篇博客: 基于卷积神经网络的图像分类中的 自设计的卷积网络实验结果分析 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
本实验采用17flowers数据集，数据集有17类花卉，其中包括训练集和验证集，其中每类图片大约有80张图片，整个数据集有1360张图片。通过自己设计的卷积神经网络进行训练和测试，得到如下结果：
训练集准确率及混淆矩阵：
验证集准确率和混淆矩阵：
通过结果分析可发现：对于训练集卷积神经网络可以得到较高的准确率的模型，但是在验证集中准确率为76%，因此模型可能存在过拟合的情况，因此需要进行模型过拟合操作，对于模型过拟合可以采用加正则化（增加dropout）或增加训练样本，或简化模型，只训练高层的权重。因此，从两个方面来进行调整**，一方面进行数据的增广，另一方面添加正则化。**
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